11/9/26

Crónicas veraniegas


 CRÓNICAS EN MOVILIDAD

Recopilación de mis notas durante el mes de Agosto.

Estoy en la Puebla de Sanabria, encontré un hotel por 68 Euros ¡muy barato para estos tiempos donde todo está tan caro! Y como suele ocurrir, el Wifi va de fábula, 40/60. Estoy solucionando algunas cuestiones conectándome al PC de casa, y con la ayuda de la IA:

-configuro el server de ContaCam, que me estaba dando problemas. Contacam es un gestor de webcams para que funcionen como cámaras de seguridad y vigilancia, con detección de movimiento y alarmas.

-reviso que me puedo conectar al Gateway de OpenClaw de mi PC a través de la VPN de Zerotier.

Y aprovechando semejante conexión, subo dos vídeos, uno de la Dashcam (uso el Note 10 como Dashcam en el coche), pero también me gusta documentarlo todo, grabar largos vídeos que subo a un canal donde se acumulan CIENTOS DE VÍDEOS de viajes y vídeos de mis cámaras de vigilancia (ahora automatizados vía IA). Gracias aa Alphabet tenemos almacenamiento de vídeo ilimitado, y oye, ¡el canal tiene suscriptores! me da cierta rabia ver que a veces tiene más reproducciones que Vidas en red ¡siendo un contenido completamente anodino!

En cuanto a equipamiento me he llevado la Surface Laptop (ahora mismo el equipo que más uso), el iPad mini, y la S8 Ultra de Samsung. Llevo una webcam Trust, cables, trípodes... una batería externa, micrófonos Rhode. Poco más. 

07/08/26 Finalmente conseguí configurar el Gateway de Openclaw para que pudiera usarlo desde la Copilot. Hoy salimos de La Puebla de Sanabria rumbo a Marín, donde tenemos una boda. El wifi se ha estado portando de maravilla, no sólo subí dos vídeos largos a mi repositorio privado de vídeos, sino que he estado conectado en RDP a casa. Todo va de maravilla. Ahora estoy repasando las notas de mi charla ya que hablaré en la boda. También me he conectado al PC de casa porque tenía una comunicación oficial y los certificados digitales los tengo allí (no problema). 

Estoy bastante satisfecho de ir cambiando entre modelos de LLM, eso me está permitiendo ahorrar dinero, uso Nemotron y uso Gemini Flash (gratis), luego paso a Opencode (5 Eur el primer mes) y si veo que estoy agotando la cuota paso a DeepSeek (API prepago, con costes ínfimos). Hoy he publicado un podcast explicando cómo lo hago. 

Ayer se rumoreó de un modelo nuevo de OpenAi: Astra, parece ser que es un modelo de altas capacidades que ha resuelto 10 problemas matemáticos que llevaban años sin ser resueltos. También tiene capacidades en seguridad. Otra de las noticias es que Jeff Dean y otros investigadores dejan Google para montar una startup de ia aplicada a la investigación científica. Quieren automatizar el proceso de investigación usando algoritmos de alto rendimiento. 

Me gustaría usar el modelo de Meta, pero me temo que no tiene API... la idea sería usarlo con OpenCode o con OpenClaw. ¡Hay tanto por hacer!

18:36 Tras un trayecto corto en el que Google Maps nos hizo un lío en Pontevedra llegamos a Marín. Nos alojamos en una residencia de estudiantes cuyo Wifi es magnífico (400 Mb simétrico). Como siempre todo el trayecto ha sido convenientemente documentado en vídeo y subido a un canal público, pero cuya dirección me reservo, aunque supongo que no será difícil de encontrar. En todo momento he estado con la Surface Laptop, navegando, repasando mis notas y conectado a la IA, probando cosas nuevas. 

11/08/26 Ayer un amigo me pidió que grabara un reseña de un libro de Teología Dogmática que estoy leyendo con verdadero interés. Usé la Surface Copilot y una webcam Trust que compré este año y que funciona de maravilla, quedando un resultado genial. No es la primera vez que voy de vacaciones y no gasto mis datos, gracias a la conexión del hotel. También grabé un vídeo: "crónica vacacional" que saldrá en Septiembre, cuando ya estemos de vuelta en casa. 

12/08/26 Codex ya está disponible para Linux. Al principio pensé que sería útil tenerlo en mi VPS de la MegaIsla, pero luego pensé.... si ya me conecto vía SSH y hago todo lo que quiero por ese medio... ¿qué necesidad tengo? Puedo meterle automatizaciones (y lo hago), así como servicios. Lo que sí me estoy planteando es tener Claude (al menos este mes) a la vez que Codex, y que trabajen juntos en determinados proyectos. 

Hoy es el día del eclipse. He grabado un Timelapse con el Note 10. Ha quedado resultón, salvo por el hecho de que estaba muy nublado. Estoy subiendo vídeos diarios (de 1,5 Gb de media). Los subo a YouTube en privado, y a mi NAS. Alguno ha dado algo de guerra, pero se terminan subiendo ¡no estoy gastando nada de datos! Lo que no estoy es grabando audio. No encuentro el momento. Lo que sí me sorprende es que mi consumo de tokens de Opencode ¡no baja! Deepseek en Opencode no corre. Me quedan 4 días para que se reinicie mi límite y sigo al 87% creo que todos los tokens se consumieron con GLM 5.2 y Qwen. Lo que sí que hago mucho es documentarlo todo. Ya conocéis mi afición a lo que yo llamo "repositorio vital" que no es ni más ni menos que guardarlo todo, desde la escritura en mi diario de todo lo que hago, a grabar todo lo que puedo en vídeo, las conversaciones en audio, y ahora, en Obsidian, le pido a la IA que lo registre todo, cosas que leo, webs, reflexiones, y le paso fotos de tickets para que haga OCR y registre todo (mesa, tlfno del restaurante, quien nos atendió) también le pido que anote datos que saque de Google Maps. La pereza que me puede dar escribir algo en mi diario ahora queda subsanada simplemente diciéndole a Jane por Telegram lo que tiene que escribir. Jane se ocupa de la redacción. 

Pero necesito, NECESITO, tener ideas que poner en marcha para usar con la IA. Eso es: papel y tinta. Tengo que mejorar el panel de Obsidian, para hacerlo más operativo. AUTOMATIZAR, esa es un área en la que tengo que avanzar mucho, mucho más. 

13/08/26 Una mañana muy productiva, me llevo mi cuaderno a la playa y anoto ideas que poner en práctica. Buenas ideas. Sobre todo ideas de administración de mis asuntos que me son útiles. Esta es la parte más difícil, ya que la IA se encarga de lo demás.

Hoy ha sido presentado Grok 4.6. Estoy siempre tentado de ponerme a usar cada nueva IA pagando suscripción. Ayer Andrés Ramos comentaba la pereza que le daba pagar esas cantidades de dinero que te piden por un smartphone, y yo me identifico con él, solo que ahora me siento inclinado a pagar por tokens.

14/08/26 Vamos con Antigravity. Estoy MUY contento con mi plan de OpenCode, usándolo con DeepSeek Pro es casi inagotable. También con ChatGPT, combinando con habilidad los modelos puedes hacer MUCHAS COSAS. Hoy he instalado Openfic en mi pc de casa (me conecto a través de la VPN de Zerotier) la instalación es en Docker, y lo he traducido a español. Es una app que usa la ia para redactar ficción y es MUY popular: TENGO QUE USARLA SIN FALTA.

También hoy he creado mi propia Starpage para mi navegador Edge, tuve que echar mano del modelo Sol porque se atascó con el OAut de Google, pero ¡ha quedado genial! pero gracias a que ayer me llevé mi cuadernito a la playa ¡tengo más proyectos! y.... ¡tengo Antigravity sin usar! así que voy a sacar partido de esta IA que no estoy usando. ¿Funcionará igual de bien que Codex? ¡Eso espero! La semana ha estado repleta de novedades, con Grok 4.6 Gemini Flash nuevo... ¡muchas cosas! ¡y tantas cosas que se pueden hacer! Hoy hace un tiempo regular y eso se nota en el Wifi del hotel, anoche iba justo, y ahora que son las 19 hrs también va regular. Me conecto al wifi de la Tablet (S8 Ultra) donde tengo los 100 Gb de verano de Simyo a estrenar. ¡Esto ya es otra cosa! En ChatGPT me queda el 90% de mi cuota y termina el 20 de Agosto (en 6 días). 

(Noche) He grabado un podcast que se publicará ya cuando esté de vuelta. Estoy dándole caña a Antigravity (Gemini, Google), de momento está mucho más limitado que ChatGPT (sin acceso eficaz al navegador, todo son pegas), pero he creado un clon de Typora corriendo en Docker en la máquina de casa, y he montado Openfic y le he pedido que lo traduzca del chino. Los límites de 5 horas se mantienen, en modo Pro. A ver cuando Google hace más competitivos sus modelos. El clon de Typora corre bien, y el Openfic va necesitando que sea pulido, pero pinta bien. // Tener todos los recursos en mi nube, con automatizaciones de copia de seguridad en NAS y... poder derrochar los tokens de mi plan de Google IA.... me ha inspirado a hacer cosas. Al menos estos dos proyectos son útiles. De hecho los podría aprovechar y montarlos en la Isla. Para eso sirven los VPS. Luego le pediré que lo DOCUMENTE TODO para pasárselo a ChatGPT.

La escritura asistida por IA es algo que me parece muy interesante, siempre y cuando no sea una forma de eludir el trabajo de escritura, las IA no son brillantes escribiendo, pero sí que son buenas jugando a roles inmersivos, que es lo que este año me ha atrapado y he disfrutado de una forma increíble. Ese tipo de aventura conversacional me ha inspirado para una novela que espero que salga a finales de 2026 o primeros del año que viene, una novela romántica desgarradora en la que he puesto todo.

A nivel de escritura creativa creo que Obsidian ES la herramienta ideal para mí, una vez que la tengo integrada con Syncthing (y ya tengo sincronización multi dispositivo), pero me siguen llamando la atención nuevas herramientas y estoy más que dispuesto a probarlas. ¿Quién sabe si se esconde un unicornio? Que Openfic la hayan hecho chinos me atrae mucho, porque creo que China es un mundo por descubrir, y un mundo que no está demasiado interesado por el resto del mundo. Eso la hace más misteriosa. 

Aunque tiene sus limitaciones (control de la máquina y del navegador) Antigravity puede hacer cosas, instalar repos, programar, clonar programas, modificar y dockificar repos, y todo con la mínima interacción. Me parece una opción secundaria, pero viable, cuando consuma recursos premium (ChatGPT). Lo que estoy deseando es comenzar el mes con OpenCode Go para así ver cuánto puede dar de sí Deepseek (que ya me adelante que va a ser mucho). Ya tengo operativo un clon en Docker de Typora, otro de Openfic, y estoy desplegando NovelWriter, por ver qué tal va. Todo en navegador: UBICUIDAD total en mi red VPN.

Como escritor aficionado la IA es la materialización de algo casi imposible... es difícil de creer de no ser porque lo tenemos encima. Puedo crearme mis propias herramientas, mejorarlas, incrementarlas. Y de cara a la escritura puedo "dar vida" a mis propios mundos, darles consistencia, vivir de forma inmersiva narrativas, recrearlas una y otra vez. Puedo escribir secciones, pedirle que me re escriba diálogos. Mi capacidad de producción se ha multiplicado. 

Estoy con mi portátil, no es una máquina "prodigiosa" sino una Surface con ARM, ¡no es que sea un equipo potente, sino eficiente! pero estoy escribiendo en este humilde Notepad, mientras me conecto a mi máquina a 500 kms, mientras un agente de IA escribe, prueba y despliega programas que usaré con frecuencia y que iré mejorando. Antes compraba o descargaba programas, ¡ahora creo los que necesito! o copio y modifico los que otros han hecho.

Es curioso que le pedí que instalara en Docker una app, y como la app no tiene repo para Docker ¡me ha montado una Ubuntu accesible desde una pestaña del navegador! algo con lo que siempre me gustó jugar. Me río sólo pensándolo. Si yo, que tengo una motivación orientada a mis intereses puedo hacer ciertas cosas, no puedo imaginar lo que ciertos individuos podrían estar haciendo ahora mismo. Estoy terminando un artículo de Henry Drager, alguien que con sólo papel, tinta y colores creó un universo propio del que sólo supimos algo cuando murió. Hoy tenemos papel y tinta muy superiores y podemos crear mundos mucho más complejos. Mundo que, como Animal Crossing, seguirán existiendo más allá de nuestra existencia aquí. Esto es sorprendente, fascinante. Me apena pesar que muchos de estos mundos se perderán. Ni siquiera tendrán la oportunidad póstuma de Henry Drager. 

15/08/26 AntiGravity está sudando, he montado Docker, levantado servicios, clonado lo que tengo en Zapier pero en N8N y ¡he comprado más RAM! ¡Qué cara está! pero el consenso es unánime, no bajará de precio. Quiero que los modelos locales corran bien y que si sigo montando servicios todo vaya lo más fluido posible. ¿Qué más puedo hacer? Sigo documentándolo todo. LO QUE ME PARECE UNA BARBARIDAD es que ChatGPT pueda controlar mi equipo y "hacer cosas" ¡qué útil!

Ahora mismo estoy con OpenClaw en dos sesiones pidiéndole que haga cosas. Es genial. Un 93% de uso de OpencodeGo, en 23 horas comienza un nuevo mes. Muy contento. Y todo lo estoy haciendo con DeepSeek v4 Pro. 

Resulta que LM Studio me funciona hasta 3 veces más rápido que Ollama. Ollama fuera. Con la IA recomendándome que modelos le vienen mejor a mi hardware no tengo que romperme la cabeza. Qwen 3 con 14B va bastante bien. 

¡He agotado los límites de OpenCode! Me he puesto en modo derrochador, usando v4 Pro sin ningún tipo de piedad, hoy le he dado muchísima caña, migrando de zapier a N8N en local, montando contenedores Docker. Estoy echando mano de mi saldo de Deepseek, la idea: en otro Ryzen7 tengo una gráfica Nvidia decente, quiero que Openclaw eche mano de los recursos y de un Qwen local para mover tareas.

Vaya, está costando la conexión al Xeon (así llamo a la máquina con la Nvidia). En cada paso me doy cuenta de lo potente que es ChatGPT. Y en concreto su herramienta de escritorio. 

22:15 La conexión por SSH al Xeon ya está. Lo bueno: tengo acceso administrativo al equipo desde OpenClaw (eso siempre mola). Lo malo, por más Nvidia que tenga, la gráfica no es tan grandiosa... Ahora lo que estoy haciendo es conectar Openclaw vía MCP´s (por OAuth penalice). La idea es que entre OpenAi y Antigravity son dos planes que tengo con límites generosos. En ese cambio el panorama cambia: no necesitaré OpencodeGo. (De hecho acabo de cancelarlo ahora mismo). Edito el vídeo diario y lo subo a YouTube en oculto y al NAS. Son pequeños clips de vídeo del día que recogen momentos que quiero recordar. ¡Conectado con MCP a Antigravity! la pregunta es ¿podré usarlo como motor de Jane? (NO) Parece que el MCP lo que hace es darle acceso a Antigravity a mis conversaciones con Jane, cuando yo quiero que Gemini sea el cerebro de Jane. Vamos a ver si puede hacerlo. Y me temo que no va a ser posible...

Finalmente me he animado a probar OpenCode Zen, por una razón: Deepseek Flash es gratis este mes. Sin límites. Y podré probar otros modelos cuando lo necesite. Lo que sí que me llama la atención es que Gemini tiene modelos con ciertos límites que, aunque sean antiguos, se defienden bien. Hoy ha sido un día de locos para la IA, porque no he parado de pedirle cosas, he modificado tres veces mi startpage, he montado contenedores de Docker, he abierto puertos en el Xeon, instalado LM Studio, conectado por mcp antigravity a Jane, y ahora... Zen activado... probando cosas. Todo documentado en el "Diario de actividad de Jane" que si lo vierais es muy extenso, siempre, pero sobre todo hoy.

VAYA FALLO, En Zen Deepseek Flash es gratis, pero con límites por llamada.... algo rácanos. No era oro todo lo que reluce. Ya lo tengo montado, me servirá sobre todo para jugar probando distintos modelos. 

17/08/26 Ayer salimos de Cantabria rumbo a casa, fue un trayecto sencillo. Mi experiencia con OpenCode Zen está siendo mucho peor que con OpenCode Go. Por ejemplo: Deepseek flash no funciona, o funciona de forma muy irregular. Tienes que cambiar a otros modelos, que por cierto, terminan fallando, y el único más estable es DeepSeek Pro... en fin, como experiencia no creo que la repita por lo poco fiable que es. Con la app de Opencode es mejor (el selector de modelos es mucho más fiable, porque aunque fallan, cambiar de uno a otro en la misma tarea es mucho mejor).

Pero en cambio mi experiencia con OpenAi es insuperable. Esta mañana estaba esperando a que se hicieran las tostadas y le pedí algo que tenía que hacer en mi máquina: abrió el navegador y se puso a usarlo de forma autónoma y silenciosa. ¡En mi máquina! y yo estaba en mi teléfono. Es una barbaridad. Casi me dan ganas de volver a la cuota de los 100 Euros. Mis pruebas de OpenCode Zen ya han consumido 6 Euros. Creo que lo voy a dejar con Deepseek Pro, a ver si dura tanto como con Go. Y cuando falte una semana uso otros modelos (caros, porque todo lo que no sea DeepSeek es carísimo).

Estoy probando las automatizaciones de Grok, de hecho me llama mucho la atención Grok, creo que la 4.6 ha mejorado mucho y me da mucha curiosidad. Han sacado un multi agente para Mac (en beta) pero el movimiento que han hecho comprando Cursos ha sido muy agresivo. 

17/08/26 ¡Ya llegaron los 32 Gb de RAM! Tengo 64 en total y ya puedo poner a funcionar LLM´s en local, o dicho de otra manera, la IA en local (IA´s pequeñitas, eso sí) pueden hacer muchas cosas y con menos fallos. Ha habido algún problema a nivel de Bios que se ha corregido, pero aun así tengo que ajustar algunos parámetros de memoria. Poco a poco voy surfeando entre modelos de OpenCode Zen, porque siguen dando fallos algunos, y me voy sintiendo más cómodo. Ahora tengo una idea para un juego conversacional con algunas imágenes y... estoy bastante motivado.

Mientras, Cowork está haciendo muchas cosas por mí, le he metido 5 años de movimientos bancarios de varias cuentas y me ha estado clasificando por categorías todo. Hasta el punto que me ha redactado una queja a una aseguradora dándole un ultimátum. Van surgiendo ideas, y van surgiendo cosas. 

24/08/60 HE TENIDO UNA BRECHA DE SEGURIDAD. Openclaw tenía un puerto vulnerable. No entiendo bien cómo entraron, pero creo que fue al habilitar un puerto y un usuario que se colaron, pero ¿por qué? ¿No tenía token de entrada? El hacker creo (y espero) que era una buena persona y no hizo daño por hacer daño. O bien no pudo hacer más daño. Me mandó tres correos, en el tercero me apagó el NAS: el tipo tenía acceso al NAS. Obviamente Openclaw ha quedo cerrado, una profunda auditoria de seguridad con el modelo Sol ha sido llevada a cabo. He cambiado claves, claves ssh, apis, he cerrado servicios, creo que todo ha sido revocado, nuevas claves activadas. Menos mal que tengo 2FA en casi todo, pero ya me volví paranoico. La cuestión es que el hacker ha usado algunas credenciales para mandarme el correo, no enviándolo, sino escribiendo el correo desde mi Gmail, conectado desde Tor. Todo esto es algo que ha "leído" ChatGPT. Lo he pasado regular. He sido confiado. Demasiado confiado. Un PC con puertos abiertos es un peligro. Estoy migrando a un modelo Openclaw pero en realidad es ChatGPT, que permite conexión remota, uso del navegador de forma visible, y control de PC y aplicaciones. Adiós Openclaw, hola ChatGPT.

25/08/26 Ayer hice más limpieza en el NAS, pero no me fio. He instalado Hermes en el emulador de Ubuntu de Windows, ¿eso mejora el aislamiento? En el proceso de instalación te dice que si quieres autenticar a más usuarios o solo en local, le pedí la opción más restrictiva. Me temo que terminaré borrando el NAS, excepto mis notas... son demasiado valiosas, tengo que coger uno de mis discos duros y usarlo para hacer copia de seguridad. Luego, borrar todo. También me planteo reinstalar Windows, pero creo que no es necesario. Nunca antes me había preocupado tanto la seguridad... justo ahora que siento que la han vulnerado. Nuestros dispositivos son realmente puntos débiles.

26/08/26 Este suceso me tiene mucho más alerta (y consciente) que antes. Me planteo instalar Hermes pero ¿qué hay de su seguridad? Si le doy acceso a Google ¡soy vulnerable! pero si quiero que sea operativo y útil debe tener acceso a mis servicios, ergo.... no hay salida, utilidad es vulnerabilidad. Finalmente me quedará con ChatGPT y Codex, que no para de mejorar. Alucino con el uso del navegador y del PC!!!


24/8/26

OpenCode Go vs OpenCode ZEN: ¿Cuál me sale a cuenta con mi uso real?


title: "OpenCode Go vs OpenCode ZEN: ¿Cuál me sale a cuenta con mi uso real?" date: 2026-08-17 tags: [opencode, ia, costes, deepseek, modelos, productividad] description: "Comparativa real de los dos planes de OpenCode usando mis datos de consumo de DeepSeek V4 Flash (~443M tokens/mes). Spoiler: no hay ganador único, depende de qué valores."


Llevo semanas probando los dos sabores de OpenCode: Go (suscripción plana 10 $/mes) y ZEN (pago por uso). Tengo datos reales de mi consumo con DeepSeek V4 Flash y quiero compartir la cuenta de la vieja, por si a alguien le sirve de referencia.


Mi perfil de uso (datos reales, últimos 30 días)

Métrica Valor
Input tokens/mes ~443 millones
Cache hit rate 95 %
Output tokens/mes ~3 millones
Requests/mes ~7.800 (~260/día)
Modelo principal DeepSeek V4 Flash
Gasto real en ZEN ~5,37 $/mes

Clave del bajo coste: los cache hits en DeepSeek V4 Flash cuestan 0,0028 $/M tokens (frente a 0,14 $/M en cache miss y 0,28 $/M en output). Casi todo mi tráfico es contexto repetido (prompts de sistema, historiales, RAG), así que la factura se hunde.


OpenCode Go: 10 $/mes, 18 modelos, límites en valor-dólar

Qué incluye (agosto 2026): GPT 5.6 Luna, Grok 4.5, Kimi K3, GLM-5.2, Qwen3.8 Max, DeepSeek V4 Pro/Flash, MiniMax M3/M2.7, MiMo-V2.5/Pro, Qwen3.7 Max/Plus, Qwen3.6 Plus, Hy3. Solo laboratorios chinos + GPT 5.6 Luna + Grok 4.5. Ni Claude, ni Gemini, ni GPT-5 completos.

Límites (en valor de uso, no en requests): - 5 horas: 12 $ de uso - Semana: 30 $ - Mes: 60 $

Requests estimados/mes (docs oficiales) para los modelos que más uso:

Modelo Requests/mes Coste unitario implícito
DeepSeek V4 Flash 158.150 ~0,00038 $/req
DeepSeek V4 Pro 5.200 ~0,0115 $/req
MiniMax M2.7 17.000 ~0,0035 $/req
MiMo-V2.5 150.400 ~0,00033 $/req
GLM-5.2 4.300 ~0,014 $/req
Kimi K3 490 ~0,12 $/req

Mi veredicto con mi uso actual: - 7.800 requests/mes → ni me acerco a ningún límite (incluso con DeepSeek V4 Pro caben 5.200, y con Flash caben 158k). - Pago 10 $/mes fijos frente a 5,37 $/mes variables en ZEN. - Gano: simplicidad (una factura, una key, cero gestión de saldo), acceso a modelos que no tengo en ZEN (Grok 4.5, GPT 5.6 Luna, Kimi K3, Qwen3.8 Max), latencia global (US/EU/Singapur). - Pierdo: Claude, Gemini, GPT-5 completo, MiniMax M2.5 (está en ZEN, no en Go), control total de proveedor (si OpenCode tiene downtime, me afecta a todos los modelos a la vez).


OpenCode ZEN: Pago por uso, 45+ modelos, todos los pesos pesados

Catálogo (agosto 2026): Claude Opus/Sonnet/Haiku 4.5–5, GPT-5.6 Sol/Terra/Luna, GPT-5.5/5.4/5.3/5.2/5.1, Gemini 3.7/3.6/3.5/3.1 Flash/Pro, Grok 4.6/4.5, DeepSeek V4 Pro/Flash, Qwen3.7 Max/Plus, MiniMax M3/M2.7/M2.5, GLM 5.2/5.1/5, Kimi K3/K2.7/K2.6, Big Pickle, Nemotron 3 Ultra, Muse Spark, y 6 modelos gratis (DeepSeek V4 Flash Free, MiMo-V2.5 Free, Hy3 Free, Laguna S 2.1 Free, Nemotron 3 Ultra Free, Nemotron 3.5 Lightning Free).

Precios DeepSeek V4 Flash (lo que yo uso): | Horario | Input | Output | Cached Read | |---|---|---|---| | Off-Peak (resto del día) | 0,22 $/M | 0,66 $/M | 0,007 $/M | | Peak (01:00–04:00 y 06:00–10:00 UTC) | 0,44 $/M | 1,32 $/M | 0,014 $/M |

Ojo: mis 443 M input tokens/mes a 95 % cache hit → ~22 M cache miss + ~421 M cache hit. - Off-Peak: 22M × 0,22 + 421M × 0,007 + 3M × 0,66 ≈ 4,84 + 2,95 + 1,98 = 9,77 $/mes - Peak (si todo cayera en hora punta): el doble ≈ 19,5 $/mes - Real: mi tráfico se reparte, y ZEN me facturó 5,37 $ el mes pasado. La diferencia es que el cached read real en mi patrón es aún más barato (0,0028 $/M según la API directa de DeepSeek, no 0,007 $/M del tarifario ZEN). ZEN aplica un pequeño margen sobre el coste bruto.

Extras ZEN: - Auto-recarga: si saldo < 5 $ → recarga 20 $ (configurable/desactivable). - Límites mensuales por workspace/miembro (opcional). - Bring Your Own Key para OpenAI/Anthropic (se facturan directo, no por ZEN). - Modelos deprecated con fechas claras (GPT 5.x Codex → 23 jul 2026, Claude Opus 4.1 → 5 ago 2026, etc.).


Tabla resumen: ¿Qué elijo yo?

Factor OpenCode Go OpenCode ZEN
Coste mensual (mi uso) 10 $ fijos ~5,40 $ variables
Modelos flagship (Claude, GPT-5, Gemini, Grok 4.6)
Modelos "exclusivos Go" (Grok 4.5, GPT 5.6 Luna, Kimi K3, Qwen3.8 Max) ❌ (salvo Grok 4.5/4.6 en ZEN)
Modelos gratis ilimitados (durante promo) ✅ (6 modelos)
Gestión de saldo/keys Cero (1 key, 1 factura) Saldo + auto-recarga + keys propias opcionales
Latencia global (EU/SG/US) ✅ nativo ✅ (mismo gateway)
Lock-in Medio (si caen, caen todos) Bajo (puedo mezclar proveedores)
Ideal para Uso intensivo de modelos "baratos", simplicidad, querer Grok/Luna/Kimi K3/Qwen3.8 Max Uso selectivo de flagship, querer control total, necesitar Claude/Gemini/GPT-5

Mi decisión actual: los dos, cada uno para lo suyo

  1. OpenCode ZEN → mi daily driver. DeepSeek V4 Flash (principal), DeepSeek V4 Pro (fallback), y cuando necesito Claude Opus 5, Sonnet 5, Haiku 4.5, Gemini 3.7 Flash, GPT-5.5/5.6, Grok 4.6. Gasto real ~5–6 $/mes.
  2. OpenCode Go → lo mantengo activo (10 $/mes) para Grok 4.5, GPT 5.6 Luna, Kimi K3, Qwen3.8 Max en tareas puntuales donde brillan, y como backup si ZEN tiene algún incidente. Los 158k requests/mes de Flash en Go me dan margen de sobra para experimentar.

Conclusión práctica: si tu perfil es como el mío (mucho contexto repetido, DeepSeek Flash/Pro como caballo de batalla, y occasionally quieres lo mejor de cada casa), ZEN solo te sale a ~5 $/mes y Go te cuesta 10 $/mes extra. No son excluyentes; son complementarios. Si solo quieres una factura y te bastan los modelos chinos + Luna/Grok 4.5, Go solo basta. Si necesitas Claude/Gemini/GPT-5 sí o sí, ZEN es obligatorio.


Datos de referencia (agosto 2026)

  • OpenCode Go: opencode.ai/docs/go — 10 $/mes (5 $ primer mes), límites 12 $/5h, 30 $/sem, 60 $/mes.
  • OpenCode ZEN: opencode.ai/docs/zen — pay-as-you-go, 45+ modelos, auto-recarga <5 $.
  • Precios DeepSeek oficiales: api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing — Peak 01–04 y 06–10 UTC.
  • Modelos ZEN en vivo: GET https://opencode.ai/zen/v1/models
  • Modelos Go en vivo: GET https://opencode.ai/zen/go/v1/models

¿Usas OpenCode? ¿Te sale más a cuenta Go, ZEN, o direct API keys? Cuéntamelo en los comentarios o por XMPP / Matrix.

20/8/26

Qwen 3.8 Max: he probado la bestia de 2,4 billones de parámetros de Alibaba (y de paso he auditado la seguridad de mi asistente de IA)

Llevo semanas viviendo con un asistente de inteligencia artificial trabajando para mí: me redacta textos, me programa scripts, me gestiona la agenda y hasta me genera los audios del podcast. Hasta ahora funcionaba sobre los planes de OpenCode, pero OpenCode ha cambiado sus condiciones y el plan ZEN sufre caídas continuas de sus modelos. Me he gastado rápido los 20 euros de saldo y me he animado a probar Qwen, la plataforma de modelos de Alibaba, de la que solo había probado ocasionalmente algún modelo. El resultado me ha convencido: he contratado su plan Lite y estoy muy contento. Además, esta semana le he hecho una auditoría de seguridad completa a todo el sistema. Os lo cuento todo.

Qwen 3.8 Max, la bestia de Alibaba

El 3 de agosto de 2026 Alibaba lanzó Qwen 3.8 Max, el modelo más grande que ha hecho hasta la fecha: 2,4 billones de parámetros en arquitectura MoE (solo activa unos 95.000 millones por token, para ser eficiente). Es multimodal de verdad: entiende texto, imágenes, vídeo y documentos. Y su ventana de contexto es de 1 millón de tokens: puedes entregarle un repositorio de código entero o cientos de páginas de documentación de una sola vez.

Lo que más me ha impresionado son sus demos oficiales:

  • 16 días programando solo: construyó desde cero su propia herramienta de programación (máquina de estados, CI, bucles de tests).
  • PaperBench #1: reprodujo un paper de investigación completo desde cero... y luego mejoró el método original, en un bucle de trabajo de 125 horas.
  • Diseño de chips: optimizó un acelerador criptográfico en ~500 iteraciones, reduciendo su área un 81%.
  • Simulación de negocio: en un e-commerce simulado durante 365 días multiplicó el capital ×4,16.

En los rankings independientes está cuarto del mundo en Arena.ai (Elo 1667, solo por detrás de Claude Opus 5 Max, Kimi K3 Max y Opus 5 High), es el segundo en visión y el segundo en código frontend. Es además el segundo modelo de pesos abiertos de la historia que consigue colarse en el top 5 mundial.

¿Y el precio? Aquí viene lo interesante: 2 $ por millón de tokens de entrada y 6 $ por millón de salida, con caché a 0,25 $. Para que os hagáis una idea: es unas 5 veces más barato que Claude Fable 5 y la mitad que Claude Opus 5 o GPT-5.6 Sol. Eso sí: los modelos de razonamiento gastan tokens "pensando", así que el coste real por tarea siempre es mayor que la tarifa plana por token.

¿Dónde gana? Tareas agénticas largas, documentos y multimodal, seguir instrucciones complejas. ¿Dónde pierde? En el código "duro" realista (ahí Fable 5 y GPT-5.6 Sol siguen por delante) y en conocimiento experto de nivel doctorado.

Qué opina la gente

He leído lo que se cuece en Hacker News, Reddit y X:

  • El sentimiento general es cautelosamente positivo (Marktechpost lo mide en un 58% positivo): entusiasmo por tener otro modelo frontera de pesos abiertos, pero con fatiga de benchmarks sin verificar.
  • En Hacker News hay consenso en el escepticismo sobre los benchmarks ("Qwen tiene fama de especialista en benchmarks") y una idea muy repetida: antes de usar un modelo así en producción necesitas un harness robusto alrededor. También se valora que la carrera de pesos abiertos entre laboratorios chinos nos beneficia a todos.
  • En Reddit (r/LocalLLaMA) la conversación es práctica: 2,4 billones de parámetros no los carga nadie en su casa (ni a 4 bits), así que la esperanza está en que salgan versiones destiladas pequeñas.
  • Las reviews independientes coinciden: "es muy bueno y muy lento; si la velocidad no importa para tu tarea, pertenece al primer nivel junto a Fable 5, GPT-5.6 Sol, Grok 4.5 y Kimi K3. La frontera está abarrotada; ahora lo que diferencia es precio, velocidad y disponibilidad".

Mi lectura: no es el modelo que destrona a los grandes cerrados, pero es la mejor relación calidad/precio de la gama alta, y que sea de pesos abiertos es una buena noticia para todos.

Mi prueba del modelo flash

Antes de nada, probé Qwen 3.7 Flash, el modelo barato y rápido de la casa (0,03 $/M de entrada). Siendo honesto: se nota que no es tan hábil como DeepSeek Flash, que es mi caballo de batalla diario. Pero también tengo que decir que ha desempeñado con éxito mis tareas habituales: resúmenes, clasificaciones, extracción de datos, respuestas rápidas. Para el 80% del trabajo diario, un modelo flash es más que suficiente; los modelos grandes hay que reservarlos para lo que de verdad lo necesita.

El resto de modelos del plan: en qué es bueno cada uno

El plan incluye una lista de modelos muy interesante. Estos son los que aparecen y para qué sirve cada uno:

  • qwen3.7-plus: el generalista de la casa. Multimodal (texto + imagen), contexto de 1M de tokens. Buen equilibrio para el día a día: redacción, análisis y tareas con imágenes ocasionales.
  • deepseek-v4-pro: razonamiento y código de alto nivel. Es de los mejores en programación compleja, y ahora mismo tiene promoción nocturna con 50% de descuento.
  • glm-5.2 (Zhipu AI): pensado para trabajo agéntico: ejecutar tareas multi-paso, usar herramientas, trabajar en el terminal. Rápido, eficiente y con licencia MIT.
  • wan2.7-image: generación de imágenes. Es el modelo visual de Alibaba para crear imágenes desde texto.
  • happyhorse-1.1-i2v: anima una imagen y genera vídeo a partir de ella (image-to-video).

Además, la plataforma ofrece la familia completa Qwen (3.5/3.6/3.7 plus, los Coder para programar, Kimi K2.5, MiniMax M2.5...), cada uno con su nicho: los Coder para iteraciones rápidas de código, Kimi para contextos enormes con visión, MiniMax para código a máxima velocidad.

Un detalle importante: la cuota del plan se mide en peticiones, no en tokens. Una tarea compleja de agente puede consumir 10-30 peticiones de una vez, así que el presupuesto real se cuenta en tareas, no en mensajes.

Bonus: auditoría de seguridad de mi asistente

De nada sirve tener un asistente potente si vive en una casa con las cerraduras rotas. Así que esta semana le hice una auditoría completa. Resumen de lo que encontré y arreglé:

  1. Copia de seguridad primero: antes de tocar nada, backup completo de notas y memoria.
  2. Consolidación de credenciales: tenía 123 notas con contraseñas dispersas en mi cuaderno de notas digital. Las moví todas a una carpeta de credenciales protegida y fuera de la vista del buscador.
  3. Protección de datos de terceros: eliminé de las notas los datos personales de familiares y contactos que no tenían por qué estar ahí. La privacidad de los demás no es negociable.
  4. Limpieza de secretos sueltos: encontré contraseñas y claves apuntadas en diarios y memorias. Todas redactadas.
  5. Auditoría profunda del sistema: la herramienta de auditoría detectó 1 problema crítico (la interfaz de control sin verificación de dispositivo) y 6 avisos (sin límite de intentos de acceso, heurísticas multi-usuario, plugins sin fijar...).
  6. Endurecimiento: límite de intentos de login (10/minuto, bloqueo de 5 minutos), firewall restringido al perfil privado y a las IPs de confianza (red local y VPN), y cierre de los puertos remotos peligrosos (RDP y SMB expuestos en perfil público).
  7. Auditoría semanal automática: un cron ejecuta la auditoría cada lunes y me envía el resumen.

La lección más importante: el cifrado del disco protege del robo físico, no de los accesos remotos. Para eso hacen falta firewall, autenticación fuerte y límites de intentos. Si tenéis un sistema parecido en casa, hacedlo: una tarde de trabajo a cambio de dormir tranquilo.

Notas del podcast

Enlaces recomendados de este episodio:

Mis redes:

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  • PayPal (también directamente a juliommd@hotmail.com)
  • Bizum/Revolut: revolut.me/julioqdf — tu granito de arena para el Proyecto MEGA ISLA
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Y como siempre: la tecnología es una herramienta; quien decide para qué la usas eres tú.

17/8/26

De 16 a 64 GB de RAM: mi IA local da el salto de calidad

Hace tiempo que en este blog hablo de mi experimento de tener una inteligencia artificial corriendo en mi propio equipo, sin depender de la nube. Hoy toca contar una actualización importante: he ampliado la memoria RAM de mi máquina a 64 GB y eso ha cambiado por completo lo que mi IA local puede hacer.

El porqué del cambio

Mi equipo ya tenía una buena tarjeta gráfica (una Radeon RX 7600 XT con 16 GB de VRAM), pero la RAM del sistema se había quedado corta para lo que quería hacer. Con la ampliación a 64 GB, el ordenador puede cargar modelos de IA mucho más grandes en memoria, usando la gráfica para lo pesado y la RAM para el resto.

Una nota de mantenimiento: al instalar los 64 GB, la placa base no gestionaba bien la memoria y el equipo daba errores al arrancar. La solución fue entrar en la BIOS y desactivar el perfil de memoria XMP (un parámetro que gestiona la RAM a velocidades optimizadas). Con ese ajuste, el equipo arranca perfecto. A veces, para ganar en un sitio, hay que soltar en otro.

El laboratorio de modelos

Con la RAM nueva, me puse manos a la obra: probar qué modelo local rendía mejor en mi hardware. El resultado fue un pequeño torneo de tres aspirantes:

1. Qwen3-14B (el veterano) — mi modelo anterior. Rápido (unos 10-13 tokens por segundo), fiable para tareas mecánicas, pero se quedaba corto en razonamiento: una pregunta que exigiera pensar durante unos minutos podía tardar ¡dos minutos y medio! Y la redacción larga no era su fuerte.

2. Mistral Small 3.2 24B (el aspirante) — más grande y con mejor fama, pero en mi gráfica resultó ser el doble de lento: unos 6-7 tokens por segundo. Un script de PowerShell podía tardar 72 segundos. Calidad correcta, velocidad inaceptable. Descartado.

3. Qwen3-30B-A3B (el ganador) — un modelo de arquitectura "MoE" (mezcla de expertos): tiene 30.000 millones de parámetros, pero solo activa 3.000 millones en cada respuesta. Traducción práctica: calidad de modelo grande con velocidad de modelo pequeño. En las pruebas, fue más rápido que mi antiguo 14B en casi todo (un script de 25 segundos en vez de 34), con mucha más capacidad de razonamiento. Y tarda solo 12 segundos en cargar.

¿Qué puedo hacer ahora en local?

Este es el cambio que más me ilusiona. Antes, mi IA local era un "becario" que hacía tareas mecánicas. Ahora es un "adjunto" que además:

  • Extrae y estructura datos: convierte textos sueltos en JSON ordenado (facturas, movimientos, notas) en ~7 segundos
  • Clasifica gastos y documentos automáticamente
  • Escribe y entiende código: scripts de PowerShell o Python completos y funcionales
  • Resume documentos largos en segundos
  • Traduce texto al instante
  • Razona paso a paso: problemas de lógica, comparaciones, decisiones con varios criterios
  • Analiza documentos extensos: ahora tiene 64.000 tokens de contexto, suficiente para leer un informe largo o una conversación entera y trabajar sobre ella

Todo esto corre en mi equipo, sin conexión, sin coste por uso, sin enviar mis datos a ningún servidor. Para un pastor y comunicador que trabaja con información sensible, eso tiene un valor que no se puede medir solo en euros.

Y lo que sigue sin ser cosa suya

Siendo honesto: la IA local no lo hace todo. El boletín diario de noticias de IA que publico cada mañana (un guion de más de 3.000 palabras) sigue necesitando la potencia de la nube. La reflexión teológica delicada, también. La regla que he ido aprendiendo es sencilla: lo mecánico y repetitivo, en local; lo creativo y profundo, en la nube. Con la RAM nueva, la balanza se ha movido un buen trecho hacia lo local.

El futuro

Con 64 GB todavía me queda margen: unos 28 GB libres con el modelo actual cargado. Eso significa que, si algún día quiero subir al modelo de 35.000 millones de parámetros que ya uso en mi servidor remoto, puedo hacerlo. Pero por ahora, el equilibrio es excelente: velocidad, calidad y privacidad, todo en casa.

¿Tienes un equipo con gráfica decente y te apetece experimentar con IA local? Cuéntamelo en los comentarios — la curva de aprendizaje merece mucho la pena.

14/8/26

Luna, Terra y Sol: elegir el modelo adecuado para cada tarea

Luna, Terra y Sol: elegir el modelo adecuado para cada tarea

En los últimos días he estado pensando en una pregunta muy práctica: cuando utilizo ChatGPT, Work, Codex u OpenClaw, ¿qué modelo debería escoger en cada situación? No se trata simplemente de elegir siempre el más potente. La decisión depende de tres cosas: la dificultad del trabajo, el grado de autonomía que le voy a conceder al agente y el coste de equivocarse.

La regla general es bastante sencilla: Luna para ejecutar y mantener, Terra como modelo de trabajo habitual y Sol para los problemas complejos o de alto impacto. Esta división permite aprovechar mejor los modelos y evitar gastar capacidad —y dinero— donde no hace falta.

La regla práctica: dificultad, autonomía y coste del error

Una pregunta sencilla, una tarea repetitiva o una transformación bien definida no necesitan el mismo razonamiento que una investigación abierta o una intervención delicada en un servidor. Tampoco es igual pedir código para revisar tranquilamente que dejar al agente actuar sobre un VPS, una cuenta, una partida o un sistema que debe seguir funcionando.

Por eso conviene valorar:

  • La dificultad: ¿hay una respuesta clara o hace falta investigar, comparar alternativas y razonar mucho?
  • La autonomía: ¿el modelo sólo redacta una respuesta o también observa el estado, decide los siguientes pasos y utiliza herramientas?
  • El coste del error: ¿un fallo se corrige fácilmente o puede borrar datos, romper un servicio, gastar recursos o tomar una mala decisión estratégica?

Cuando las tres variables son bajas, Luna suele ser suficiente. Cuando son medias, Terra ofrece el mejor equilibrio. Cuando alguna de ellas es alta, especialmente el coste del error, merece la pena utilizar Sol.

Luna: ejecución, rutina y volumen

Luna es el modelo que elegiría para las tareas frecuentes, previsibles y relativamente mecánicas. Su ventaja no es sólo que pueda resolverlas, sino que permite reservar los modelos más caros y capaces para aquello que realmente lo necesita.

En conversación cotidiana puede servir para resumir textos, reformular mensajes, ordenar ideas, convertir notas en listas, extraer datos de documentos o responder preguntas cuya dificultad sea moderada. También es adecuado para mantener una memoria personal, clasificar información y preparar borradores.

En OpenClaw encaja especialmente bien con crones y automatizaciones: generar un boletín a partir de fuentes ya seleccionadas, revisar periódicamente un servicio, mover archivos, comprobar si hay novedades, preparar informes rutinarios o ejecutar una secuencia de pasos que ya está bien definida. En este tipo de tareas el volumen importa mucho y Luna puede ofrecer una relación coste-resultado muy buena.

También lo utilizaría para mantenimiento sencillo de una web, pequeños cambios en un plugin de Obsidian, ajustes de formato, documentación básica o correcciones obvias. Si el objetivo está claro y el agente no tiene que tomar decisiones delicadas, no hace falta complicarlo más.

Terra: el modelo de trabajo habitual

Terra sería mi elección por defecto para la mayor parte del trabajo serio del día a día. Es el punto de equilibrio entre capacidad, velocidad, coste y autonomía. Tiene margen suficiente para entender contexto, investigar, planificar varios pasos y utilizar herramientas sin convertir cada tarea en una operación costosa.

Para investigación puede localizar información, contrastar fuentes, resumirla y convertirla en una explicación útil. En teología, historia o cuestiones intelectuales permite mantener una conversación más matizada, comparar interpretaciones y señalar dudas sin tener que recurrir siempre al modelo máximo.

En diseño y desarrollo web lo usaría para crear una página, organizar su arquitectura, proponer una interfaz, escribir componentes, conectar servicios y hacer iteraciones. Para un proyecto nuevo puede ser el modelo principal, dejando Sol para las decisiones de arquitectura especialmente difíciles o para los errores que se resistan.

En OpenClaw, Terra es adecuado cuando el agente debe coordinar varias fuentes, recordar un objetivo, escoger entre distintas acciones y devolver un resultado estructurado. También es una buena opción para diseñar automatizaciones nuevas antes de pasarlas a Luna para su ejecución repetitiva.

Sol: problemas complejos y de alto impacto

Sol lo reservaría para las situaciones en las que la calidad de las decisiones importa más que el coste o la velocidad. No significa que haya que usarlo para todo, sino que conviene tenerlo disponible cuando el problema exige un análisis profundo, una planificación cuidadosa o una gran capacidad de depuración.

En una investigación difícil puede ayudar a formular mejores preguntas, comparar evidencias, detectar contradicciones y construir una conclusión bien argumentada. En teología o en cualquier tema con muchas interpretaciones, es especialmente útil cuando no basta con resumir y hace falta distinguir conceptos, supuestos y consecuencias.

En programación lo elegiría para debugging complicado, refactorizaciones grandes, cambios que afectan a varias partes del sistema, problemas de arquitectura, migraciones y situaciones en las que un error puede introducir una cadena de fallos. También es el candidato natural para crear desde cero una aplicación ambiciosa o para revisar críticamente una solución propuesta por otro modelo.

Casos concretos de mi uso

OGame con control del navegador

Gestionar una partida de OGame combina dos trabajos distintos. La parte mecánica —revisar planetas, comprobar recursos, construir algo, moverme por los menús o lanzar una acción ya decidida— puede hacerla Luna.

La parte estratégica es diferente: interpretar el estado de la cuenta, decidir qué conviene priorizar, coordinar recursos y flotas, mantener objetivos a medio plazo y reaccionar ante cambios. Para eso Terra es una opción más equilibrada. Sol tendría sentido en una situación especialmente compleja, con muchas restricciones, decisiones irreversibles o un coste alto por equivocarse.

Administración de un VPS por SSH

Para comprobar espacio, consultar registros conocidos, reiniciar un servicio concreto o ejecutar una tarea documentada, Luna puede bastar siempre que los permisos y las instrucciones estén bien limitados.

Terra sería preferible para mantenimiento general, investigar por qué un servicio no responde, revisar una instalación o coordinar varias comprobaciones. Sol lo reservaría para migraciones, problemas de seguridad, pérdida de datos, cambios de infraestructura o cualquier operación en la que una orden equivocada pueda dejar el VPS fuera de servicio.

La autonomía cambia completamente el cálculo: cuando el modelo sólo sugiere comandos, el usuario puede revisar; cuando el agente los ejecuta directamente, la elección de un modelo más cuidadoso puede estar justificada.

Diseño y desarrollo web

Luna es suficiente para cambios pequeños, textos, estilos, componentes aislados o mantenimiento rutinario. Terra es el modelo natural para diseñar y construir una web completa: entender el objetivo, proponer la estructura, implementar las páginas y ajustar la experiencia de usuario.

Sol aporta valor cuando hay que resolver una arquitectura compleja, integrar muchos servicios, depurar errores difíciles o tomar decisiones que condicionarán todo el proyecto. También lo usaría en la primera fase de una aplicación importante, para establecer una base sólida, y después pasaría el mantenimiento normal a Terra o Luna.

Plugins de Obsidian

Para modificar un plugin pequeño, cambiar una opción, ajustar una interfaz o corregir un error evidente, Luna puede hacerlo. Terra es mejor cuando hay que entender el funcionamiento del plugin, respetar sus convenciones y tocar varias piezas sin romper la compatibilidad.

Sol queda para refactorizaciones profundas, problemas de rendimiento, errores intermitentes, cambios de API o plugins cuyo código sea difícil de comprender. Como Obsidian se ha convertido en mi memoria personal conectada a la IA, aquí el coste de introducir cambios silenciosos también merece atención: no sólo importa que compile, sino que siga conservando y mostrando correctamente la información.

Automatizaciones y OpenClaw

OpenClaw es probablemente el caso en el que más importa distinguir entre inteligencia y autonomía. Un modelo puede ser capaz de escribir código y, sin embargo, no ser la mejor elección para un agente que toma decisiones, usa herramientas, conserva contexto y se ejecuta sin supervisión constante.

Usaría Luna para boletines, comprobaciones periódicas, sincronizaciones, clasificación y tareas con entradas y salidas muy definidas. Terra lo usaría para crear y revisar los flujos, investigar cuando una automatización falla y coordinar varias herramientas. Sol lo reservaría para diseñar agentes importantes, depurar comportamientos extraños, analizar permisos o revisar automatizaciones que puedan tener consecuencias externas.

La estrategia más sensata es construir con Terra o Sol, probar con supervisión y ejecutar después con Luna cuando el flujo esté estabilizado. Así se paga la capacidad máxima durante el diseño, no durante cada repetición.

ChatGPT, Work y Codex

En conversación directa, ChatGPT es el espacio más natural para pensar, investigar, redactar y discutir ideas. Terra puede ser el compañero habitual; Luna sirve para consultas rápidas y tareas de mucho volumen; Sol queda para análisis complejos, decisiones importantes y problemas que requieren una segunda marcha.

Work y Codex tienen más sentido cuando el trabajo se apoya en archivos, carpetas, repositorios, terminales o herramientas. Ahí no sólo importa la respuesta final: importa que el modelo sepa orientarse, inspeccionar el contexto, actuar en el entorno y verificar lo que ha hecho. Para un cambio trivial, Luna puede ahorrar tiempo y coste. Para un proyecto real, Terra suele ser el punto de partida. Para una operación delicada o un debugging difícil, Sol puede compensar ampliamente la diferencia.

Una configuración razonable

Mi configuración mental quedaría así:

  1. Empiezo por Luna si la tarea es repetitiva, reversible y está bien especificada.
  2. Subo a Terra si hay que investigar, coordinar herramientas, tomar decisiones o trabajar con un contexto amplio.
  3. Elijo Sol si el problema es difícil, el agente tiene mucha autonomía o el coste de equivocarse es alto.
  4. Vuelvo a Luna cuando el trabajo ya está entendido y convertido en un procedimiento estable.

La clave es no confundir el modelo más caro con el modelo más adecuado. Un modelo potente puede ser innecesario para una tarea rutinaria, mientras que ahorrar demasiado en una operación crítica puede salir caro. La elección correcta es la que ajusta la capacidad al riesgo real.

Para mi uso concreto, Terra sería el modelo principal de trabajo; Luna, el motor de ejecución y mantenimiento; y Sol, el especialista para los momentos en los que necesito profundidad, autonomía fiable o máxima atención. Esa combinación ofrece algo más valioso que utilizar siempre el mismo modelo: una forma de trabajar sostenible, flexible y adaptada a cada problema.

Desolate, la novela de CF escrita con la ayuda de Grok


Lars Rönnbäck escribió la novela de ciencia ficción Desolate (casi 400 páginas) en colaboración con Grok en menos de 100 horas totales. Empezó con una sola idea que llevaba tiempo rondándole: una científica sola en la cara oculta de la Luna que ve algo que no debería existir.

El proceso fue el siguiente:

  • Preparación (unas 8 horas): Primero habló con Grok sobre qué necesita un autor para escribir un libro. Crearon fichas de personajes, hicieron worldbuilding y documentaron viñetas históricas con investigación precisa para los flashbacks.
  • Redacción capítulo a capítulo(70 horas, la mayor parte del tiempo): Lars actuaba como director. Escribía un guion sencillo para cada capítulo (a veces muy detallado, otras veces solo "estos dos personajes hablando de esto") y le pedía a Grok que generara el capítulo. Luego refinaban el texto de forma iterativa hasta que quedaba satisfecho. Usaba la interfaz web de Grok y mantenía un documento maestro en Typora (un editor de Markdown). Cada capítulo aprobado se pegaba allí. Grok tenía suficiente contexto para recordar toda la historia.
  • Edición de desarrollo (10 horas): Una vez terminado el borrador, lo pasó a Gemini para que actuara como editor analítico y detectara problemas de coherencia o profundidad. Después refinó con Grok.
  • Portada y publicación (unas 12 horas): Generó la imagen de portada con Playground, la retocó en Inkscape, preparó los archivos con Overleaf (LaTeX) y publicó en Amazon KDP e IngramSpark. Todo el proceso fue prácticamente gratis.

Lars destaca que Grok escribió prácticamente el 99% del texto, pero él fue quien dirigió la visión, el tono y la estructura en todo momento. El resultado es una novela de ciencia ficción con anomalías cuánticas, aislamiento y profundidad emocional que él mismo califica de sorprendente.

Enlaces:


El niño de 8 años que se convirtió en desarrollador de juegos con Grok Build

En julio de 2026, Adem Vessell dejó a su hijo de 8 años solo un rato con Grok Build, la herramienta de xAI que permite crear aplicaciones completas solo con lenguaje natural. Lo que pasó después es de esas historias que parecen sacadas de ciencia ficción.


El niño empezó con un juego sencillo. Luego hizo otro, y otro. En vez de parar, tuvo una idea propia: "¿Y si hago un emulador para meter todos mis juegos dentro?" Así que creó un simulador de Mac y otro de iPhone, ambos en el navegador, donde sus juegos se abren dentro de un escritorio o una pantalla de móvil falsa.

No se quedó ahí. Integró modelos de IA locales, añadió texto a voz usando el micrófono del MacBook y ahora puede hablar directamente con los personajes de sus juegos. Algunos títulos incluso cargan enlaces reales a YouTube y otras webs.

El resultado es Kid Arcade (kid-made-games.grok.me), una colección pública con más de 16 juegos y los dos emuladores. Entre ellos hay cosas como I Am Bird, I Am Monkey (donde puedes charlar con Ellie), BLOXY Classic, Minecraft Grass, Job Sim o AI City Collapse. Todo funciona sin instalar nada, en el móvil, tablet o ordenador, y los chats funcionan incluso offline.

Lo más bonito es que sus hermanos se engancharon y ahora construyen y juegan juntos. Adem creó un GitHub solo para los proyectos de sus hijos y subió una versión limpia para que cualquiera pueda probarlo.

Esta historia muestra lo que está pasando ahora mismo: un niño de 8 años, sin saber programar, ha creado un arcade completo con emuladores, IA conversacional y voz porque una herramienta le permitió pensar en voz alta y ver sus ideas convertirse en realidad al instante.

¿Quieres que te pase el enlace directo para probar los juegos?El niño de 8 años que se convirtió en desarrollador de juegos con Grok Build

En julio de 2026, Adem Vessell dejó a su hijo de 8 años solo un rato con Grok Build, la herramienta de xAI que permite crear aplicaciones completas solo con lenguaje natural. Lo que pasó después es de esas historias que parecen sacadas de ciencia ficción.

El niño empezó con un juego sencillo. Luego hizo otro, y otro. En vez de parar, tuvo una idea propia: "¿Y si hago un emulador para meter todos mis juegos dentro?" Así que creó un simulador de Mac y otro de iPhone, ambos en el navegador, donde sus juegos se abren dentro de un escritorio o una pantalla de móvil falsa.

No se quedó ahí. Integró modelos de IA locales, añadió texto a voz usando el micrófono del MacBook y ahora puede hablar directamente con los personajes de sus juegos. Algunos títulos incluso cargan enlaces reales a YouTube y otras webs.

El resultado es Kid Arcade (kid-made-games.grok.me), una colección pública con más de 16 juegos y los dos emuladores. Entre ellos hay cosas como I Am Bird, I Am Monkey (donde puedes charlar con Ellie), BLOXY Classic, Minecraft Grass, Job Sim o AI City Collapse. Todo funciona sin instalar nada, en el móvil, tablet o ordenador, y los chats funcionan incluso offline.

Lo más bonito es que sus hermanos se engancharon y ahora construyen y juegan juntos. Adem creó un GitHub solo para los proyectos de sus hijos y subió una versión limpia para que cualquiera pueda probarlo.

Esta historia muestra lo que está pasando ahora mismo: un niño de 8 años, sin saber programar, ha creado un arcade completo con emuladores, IA conversacional y voz porque una herramienta le permitió pensar en voz alta y ver sus ideas convertirse en realidad al instante.

Enlaces principales:

Publicaciones originales de Adem Vessell en X:

Otros enlaces útiles:


12/8/26

Z.ai Glm 5.3

📊 ZCode / GLM Coding Plan Lite — comparación con ChatGPT Plus y OpenCode Zen

Hoy he estado mirando https://zcode.z.ai/en (el agente de código de Z.ai, los de GLM) y me interesa su plan Lite. He pedido a Jane que lo compare con ChatGPT Plus (20 €) y con OpenCode Zen, y que lo ponga en contexto con mi uso real de OpenClaw. Resumen:

Qué es el plan Lite (GLM Coding Plan):

  • Precio: 18 $/mes (~16,5 €), con la promo de lanzamiento 12,6 $/mes (~11,6 €).
  • Cuota: 10.000 créditos/semana y 2.000 créditos por ventana de 5 h → en la práctica ~80 prompts cada 5 h y ~400 prompts/semana.
  • Modelos incluidos: GLM-5.2 (flagship), GLM-5-Turbo, GLM-4.7 y GLM-4.5-air. Contexto de 1M.
  • GLM-5.2 y 5-Turbo consumen 3× créditos en horas punta (lun–vie 14:00–18:00 hora de Singapur = 08:00–12:00 hora de Madrid) y 2× en el resto; hay promo de 1× en horas valle hasta finales de septiembre.
  • Funciona con 20+ herramientas de agente: ZCode, Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode y OpenClaw (lo lista su propia web). O sea: se puede enchufar directamente a mi OpenClaw.
  • Incluye MCP de visión, búsqueda web, lector web y Zread. Privacidad por defecto (no entrenan con tus datos).
  • Estimación oficial: ~43–87 M tokens/semana con GLM-5.2 y caché caliente. No es pago por token: es cuota plana de prompts.

vs ChatGPT Plus (20 €/mes):

  • ChatGPT Plus es el ecosistema cerrado de OpenAI: GPT-5.6 Sol, ~160 mensajes/3 h, Codex, Deep Research, Sora, memoria, etc. Muy potente para uso directo en web/app.
  • Pero NO incluye API: no se puede conectar a OpenClaw ni a agentes externos. Para mi flujo (agentes, crones, automatización) el Lite de GLM es más útil porque sí entra en OpenClaw. ChatGPT Plus y GLM Lite no compiten por lo mismo: uno es un producto de chat, el otro es combustible para agentes.

vs OpenCode Zen:

  • Zen NO es una suscripción: es una cartera de 20 $ de saldo que se gasta por tokens (auto-recarga cuando baja de 5 $). Modelos premium (Claude, GPT-5.x, Gemini, Grok) + gratuitos (DeepSeek Flash Free, etc.). Ideal para probar modelos sueltos, pero el dinero vuela con modelos caros (ayer ya lo analicé: en Reddit hay casos de 20 $ en 2 horas).
  • El Lite de GLM, en cambio, es gasto fijo predecible: pagas y tienes una cuota de prompts con GLM-5.2 incluido. Más parecido a OpenCode Go (10 $/mes que ya pago) que a Zen.

vs mi uso real de OpenClaw:

  • Mi consumo actual: DeepSeek directo ~5,4 $/mes (~7.800 requests/mes, ~260 req/día, ~443 M tokens de entrada con 95 % de caché) + OpenCode Go 10 $/mes. Total ~15 $/mes.
  • El Lite (~400 prompts/semana ≈ 1.600/mes) se queda corto como modelo principal: mis crones y el boletín generan ~7.800 requests/mes. Con automatización masiva lo agotaría en pocos días.
  • Su sitio natural sería el de complemento puntual: GLM-5.2 bajo demanda para tareas duras de razonamiento/código en OpenClaw, sin tocar los límites de DeepSeek/Go. Y como el propio z.ai soporta OpenClaw, la integración debería ser directa.
  • También hay que vigilar: los límites por ventana de 5 h (~80 prompts) penalizan sesiones largas, y las horas punta (mañanas en España) triplican el consumo.

Conclusión (de momento): interesante y barato, pero no sustituye a DeepSeek Flash + Go para mi volumen. Lo veo como opción B: un mes de prueba para evaluar GLM-5.2 en OpenClaw cuando haya una tarea que lo justifique, o si Z.ai saca un plan con más cuota. ChatGPT Plus no es alternativa para agentes (sin API). Zen sigue siendo "probar con 20 $ cuando toque". Decisión pendiente, no urgente.

¿Me bastaría el plan Lite de ZCode? (respuesta de ChatGPT Luna)

He analizado mi consumo mensual de ZCode para saber si el plan Lite, de 12,60 USD al mes, sería suficiente para mi uso habitual.

Estos son mis datos:

ModeloEntradaSalidaCachéSolicitudes
Flash343,7 M2,75 M93,8 %7.448
Pro62,4 M261 K97,5 %708
Total406 M3 M8.156

A primera vista, 406 millones de tokens parecen una cantidad enorme. Sin embargo, esa cifra necesita contexto. El 93,8 % de las entradas de Flash y el 97,5 % de las entradas del modelo Pro fueron reutilizadas mediante caché.

Eso significa que aproximadamente 381 millones de tokens no tuvieron que procesarse completamente de nuevo. Considerando la tarifa reducida que Z.ai aplica a los tokens cacheados, mi consumo efectivo sería aproximadamente equivalente a:

  • 25,2 millones de tokens nuevos.
  • 76,2 millones de tokens cacheados ponderados.
  • 3 millones de tokens de salida.

En total, unos 104 millones de tokens efectivos durante el mes, no 409 millones procesados a precio completo.

Además, mis 8.156 solicitudes mensuales representan aproximadamente 1.900 solicitudes semanales. Esto indica un uso frecuente, pero no necesariamente extremo: muchas solicitudes corresponden a iteraciones pequeñas, revisiones, preguntas sobre el código o cambios concretos.

¿Qué ofrece Lite?

Según la página de ZCode, el plan Lite incluye:

  • 10.000 créditos semanales.
  • Acceso rotativo a los modelos y funciones más recientes.
  • Más de 20 herramientas para agentes.
  • Integración con ZCode y otras herramientas de programación.
  • Uso orientado a proyectos pequeños y a un repositorio principal.

Mi consumo mensual no demuestra de forma matemática que Lite vaya a sobrarme, porque Z.ai no presenta los créditos como una equivalencia directa con tokens o solicitudes. El consumo depende del modelo utilizado, la complejidad de la tarea, las herramientas activadas, la duración del contexto y el porcentaje de caché.

Aun así, hay varios factores a favor de Lite:

  1. La mayor parte de mi uso corresponde al modelo Flash, que previsiblemente consume menos cuota que el modelo Pro.
  2. El porcentaje de caché es muy alto. Esto es importante porque el agente reutiliza buena parte del contexto del proyecto en lugar de procesarlo completamente en cada solicitud.
  3. Mi consumo está distribuido a lo largo del mes. No estoy generando cientos de millones de tokens nuevos cada semana.
  4. Z.ai recomienda Lite para trabajar con un proyecto a la vez, que encaja con un flujo de desarrollo individual.

¿Cuándo podría quedarse corto?

Lite podría no ser suficiente si:

  • Los 406 millones de tokens fueran semanales en lugar de mensuales.
  • Trabajara simultáneamente en varios repositorios.
  • Utilizara constantemente el modelo Pro para tareas complejas.
  • Ejecutara muchos agentes en paralelo.
  • El porcentaje de caché disminuyera considerablemente.
  • Realizara tareas largas de análisis, refactorización o generación desde cero todos los días.

En ese caso, el plan Pro ofrecería más margen, ya que ZCode lo presenta con aproximadamente seis veces el uso de Lite, además de mayor prioridad y velocidad.

Conclusión

Con mis datos mensuales, el plan Lite parece una opción razonable y probablemente suficiente, especialmente porque mi uso tiene una tasa de caché cercana al 94 % y está concentrado principalmente en el modelo Flash.

No afirmaría que Lite me dará un margen ilimitado, pero sí que parece adecuado para un desarrollador individual que trabaja principalmente en un proyecto y utiliza el agente para programar, corregir errores, revisar código y hacer iteraciones continuas.

Mi estrategia sería empezar con Lite y observar el consumo real de créditos durante la primera semana. Si termino cada semana por debajo de aproximadamente el 70–80 % de la cuota, Lite debería ser suficiente. Si agoto regularmente los 10.000 créditos semanales, entonces tendría sentido pasar a Pro.

Por 12,60 USD al mes, Lite parece ofrecer una relación coste-uso especialmente interesante para programación con agentes. ChatGPT Plus, por 20 USD, sigue siendo más completo como asistente general —voz, imágenes, archivos, investigación y conversación—, pero para un flujo centrado específicamente en trabajar sobre repositorios, ZCode Lite parece más especializado y potencialmente más rentable.

Los créditos, límites y precios de Z.ai pueden cambiar. La confirmación definitiva debe hacerse desde el panel de consumo de la cuenta.

5/8/26

Crónicas de la IA

 ¿Y AHORA QUÉ?

Día 3 de Agosto. Ahora mismo tengo funcionando:

ChatGPT (20 Euros) funcionando por debajo de sus posibilidades, controlando vps, varias partidas de Ogame, y automatizaciones varias.

DeepSeek (Api directa) con OpenClaw, mucho uso.

OpenCode Go (plan inicial de 5 dólares) muchísimo uso, con OpenClaw, tareas continuas, así como la documentación constante de todo lo que hago (Obsidian, Notion).

Voy monitoreando todo lo que sale. Hoy leo de Qwen 3.8 Max (que tiene un plan compatible con OC) pero que parece que devora tokens de forma salvaje. Por otro lado DeepSeek Flash ha sacado una actualización muy importante, y en todas las simulaciones que hago DeepSeek directo vía API es la más económica con diferencia. Eso no quita mi potente curiosidad por probar otros LLM´s. GLM 5.2 me impresionó muchísimo. Kimi K3, también. 

Pero la pregunta sigue siendo ¿qué más puedo hacer ahora? 

He seguido mejorando mi "segundo cerebro" (como dicen en YouTube), Obsidian, he instalado un plugin que es un panel muy personalizable. Tras varios intentos sólo GPT Sol es el que ha montado algo que merece la pena, pero tengo que seguir trabajando en él. 

Otro proyecto que tengo es un CRM de iglesia, es un proyecto bastante amplio, hay un módulo que es muy interesante que quiero ponerlo en marcha ya.

¿Y qué más? Esa es la pregunta. Ya tengo el VPS operativo, tendría que bucear en esa biblioteca que es GitHub para probar más aplicaciones. También me da curiosidad probar a hacer un juego, una especie de simulación. Otra idea es hacer una APK para Android, pero una app que sea tan personal que sólo sirva para mí, con las cuestiones que más uso.... (uffff, cuántas posibilidades veo allí). ¿Os acordáis de la app "Diario incremental"? Qué lejos parece todo eso... ahora estoy en proyectos de mucha más envergadura. Todo esto que estamos viviendo es FASCINANTE. 

(05/08/26) Estoy añadiendo más modelos, lo cual está haciéndome ahorrar tokens y llamadas. Uso Ollama Cloud y Gemini (uso gratuito), estoy con Nvidia, pero me está dando error algunas de las llamadas que estoy haciendo.  Tomo nota de algunas tareas que quiero hacer, ¡ahora es posible el control del PC! y eso en tareas de oficina muy repetitivas es muy interesante. Vivimos en tiempos emocionantes amigos. Nunca antes había hecho tanto uso del PC.

Hace dos días un seguir me compartió 4 páginas de un relato que había escrito en el que ¡yo era el protagonista! Me pareció todo un detalle. ¡Gracias amigo P!

Sigo explorando planes de tokens, pero creo que la mejor decisión es seguir con mi configuración actual:

DeepSeek (pago por tokens) + OpenCloudGo + OpenAI (esto ya es imprescindible, porque Work ofrece algo que nadie más ofrece).

Así que debería de dejar de seguir explorando. Ayer los de Minimax presentaron un modelo de generación de vídeo, parece que algunos están muy entusiasmados con este.

31/7/26

Cuánto me cuesta DeepSeek al mes: análisis real de consumo vs OpenCode Go

Si usas modelos de IA con frecuencia, sabes que el coste puede dispararse sin que te des cuenta. Hoy comparto mis datos reales de consumo de DeepSeek API directa durante julio 2026, y los comparo con la alternativa de OpenCode Go (el plan flat de $10/mes).

📊 Los datos: 30 días de DeepSeek API directa

Periodo analizado: 2 al 31 de julio de 2026. Uso real, con mi asistente IA (Jane/OpenClaw) gestionando tareas diarias, crons, boletines, memoria y más.

💰 Costes

ModeloCoste (USD)% del total
deepseek-v4-flash$4.6881%
deepseek-v4-pro$1.1219%
TOTAL$5.80/mes100%

Media diaria: $0.19 USD. Sí, menos de 20 céntimos al día.

🔢 Tokens procesados

ModeloInput totalOutputHit rateRequests
Flash343.7M2.75M93.8%7,448
Pro62.4M261K97.5%708
TOTAL406M3.0M8,156

El cache hit rate es la clave: un 94-97% de los tokens de entrada ya están en caché, lo que reduce drásticamente el coste. Sin caché, la factura sería 10 veces mayor.

📈 Picos de uso

  • 16 de julio → $0.60 flash (861 peticiones) — sesión muy intensiva
  • 27 de julio → $0.91 total ($0.28 flash + $0.63 pro) — el día más caro del mes
  • 3 de julio → $0.49 flash (467 peticiones)

El 81% del gasto es flash, no pro. Solo usé deepseek-v4-pro cuatro días (20, 22, 27 y 28 de julio), y el 57% del coste de pro se concentró en un solo día.


⚖️ Comparativa con OpenCode Go ($10/mes)

OpenCode Go es un plan flat de $10/mes que incluye 23+ modelos: deepseek-v4-flash, qwen3.7-plus, kimi-k3, grok-4.5, MiniMax, y más. No incluye deepseek-v4-pro.

EscenarioCoste/mesDiferencia
A) API directa (actual)$5.80
B) Go (flash) + API (pro)$11.12+$5.32 más caro
C) Go puro (todo)$10.00+$4.20 más caro

🎯 Conclusiones

  1. API directa es la opción ganadora para mi nivel de uso actual. $5.80 vs $10 de Go: casi la mitad.
  2. El cache hit es el verdadero ahorro. Con un 94-97% de aciertos, el coste se mantiene bajo a pesar de procesar 406 millones de tokens de entrada.
  3. Go solo compensaría si el uso creciera por encima de ~$10/mes (más del doble del actual). Más crons, más agentes, tareas más pesadas… ahí sí tendría sentido el flat.
  4. deepseek-v4-pro no está en Go. Si lo necesitas, igualmente pagas API directa aparte. Alternativas en Go: qwen3.7-plus y kimi-k3, ambos capaces.
  5. Recomendación general: si tu uso es moderado (<$10/mes), quédate con API directa. Si tu uso es intensivo o quieres simplicidad, Go puede merecer la pena.

🔧 Metodología

Datos extraídos de los CSVs de amount (tokens) y cost (gastos) de la API de DeepSeek, procesados con Python. El análisis completo se ejecuta con un script que calcula costes por modelo, hit rates, picos diarios y comparativa con OpenCode Go.

¿Y tú? ¿Cuánto gastas al mes en APIs de IA? ¿Usas planes flat o pay-per-use? Cuéntame en los comentarios 👇

¿Qwen 3.7 plus o max? Comparativa de precios y uso real con OpenClaw

Llevo meses usando OpenClaw como asistente personal, con DeepSeek como proveedor principal. Pero hace poco me planteé una pregunta: ¿y si quiero usar modelos de Qwen? ¿Me conviene más Qwen 3.7 Plus o Qwen 3.7 Max?

La respuesta no es obvia. Depende de cuántos tokens consumo, qué tipo de tareas hago, si automatizo, y cuánto estoy dispuesto a pagar. Así que hice los números. Este post es el resultado.


0. ¿Qué es OpenCode Go?

OpenCode Go es un plan de suscripción de opencode.ai que ofrece acceso a múltiples modelos de IA por un precio fijo mensual. Es el plan más barato del mercado para acceso multi-modelo: 10 USD al mes (5 USD el primer mes).

Lo interesante de OpenCode Go no es solo el precio, sino qué incluye:

  • Acceso a 16+ modelos: Qwen 3.7 Max, Qwen 3.7 Plus, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, Kimi K3, GLM-5.2, Grok 4.5, MiniMax M3, MiMo-V2.5, Hy3, y más.
  • API compatible con OpenAI: funciona con OpenClaw, OpenCode, Claude Code, Cursor, y cualquier agente que hable el protocolo OpenAI.
  • Sin restricciones de automatización: puedes usarlo para scripts, agentes autónomos, crones, heartbeats, lo que quieras.
  • Límites por requests, no por tokens: cada modelo tiene un número máximo de requests por 5 horas, por semana y por mes.

La clave está en que no todos los modelos tienen los mismos límites. Algunos son muy generosos (DeepSeek V4 Flash: 31.650 requests/5h), otros son restrictivos (Qwen 3.7 Max: solo 950 requests/5h).

¿Y cuánto cuesta usar Qwen 3.7 Plus vs Max dentro de OpenCode Go? Vamos a los números.


1. Mi caso de uso: qué hago con OpenClaw

Antes de comparar modelos, necesito explicar cómo uso yo OpenClaw, porque los números de consumo varían mucho según el patrón de uso.

Uso OpenClaw a diario, con DeepSeek V4 Flash como modelo principal (97% del tiempo), y ocasionalmente DeepSeek V4 Pro (3%) para tareas más complejas. Estos son mis números reales de los últimos 30 días (junio-julio 2026):

  • Coste total: 5,37 USD/mes
  • Requests: ~260 al día / ~7.800 al mes
  • Tokens de entrada: 443 millones al mes
  • Tokens de salida: ~3 millones al mes
  • Cache hits: 95% de los tokens de entrada (DeepSeek los cobra a 0,0028 USD/1M, prácticamente regalados)

¿Qué tipo de tareas hago?

Mi uso de OpenClaw no es solo coding. Es un asistente personal con automatizaciones:

  • Boletín de noticias IA diario (7:15 AM): genera guion desde NewsAPI, locuta con Azure TTS, publica en Spreaker y redes. ~16.000 tokens de salida por boletín.
  • Eventos del día (8:00 AM): consulta Google Calendar y me avisa por Telegram. ~500 tokens por ejecución.
  • Revisión de Gmail: busca nóminas, facturas. ~2.000 tokens por búsqueda.
  • Heartbeats periódicos: cada 30 min, revisa correo, calendario, tareas. ~1.000 tokens por heartbeat.
  • Chat conversacional: respuestas a preguntas, análisis de documentos, redacción de correos. ~500-2.000 tokens por respuesta.
  • Automatizaciones varias: actualización de Notion (gastos, peso, facturas), Google Sheets (donaciones), generación de audio con Azure TTS, publicación en redes.

En total, son entre 5 y 8 tareas automatizadas al día, más heartbeats cada 30 min, más chat conversacional. Todo esto con DeepSeek V4 Flash, que es barato gracias a los cache hits.

¿Cambiaría el patrón de uso con Qwen 3.7? No fundamentally. Las mismas tareas, pero con otro modelo. La pregunta es: ¿cuánto me costaría?


2. Qwen 3.7 Plus vs Max: diferencias, precios y habilidades

Qwen 3.7 es la familia de modelos de Alibaba Cloud. Hay dos versiones principales disponibles vía API: Plus y Max. No son solo "versiones pequeña y grande del mismo modelo". Son arquitecturas diferentes con casos de uso diferentes.

Qwen 3.7 Plus

  • Tipo: modelo multimodal (texto + imagen + vídeo)
  • Contexto: hasta 1 millón de tokens
  • Habilidades clave:
    • Percepción de escenas reales, lectura de pantallas, interacción con GUIs
    • Generación de código desde imágenes o descripciones
    • Agente híbrido interactivo multi-modal
    • Soporta preserve_thinking para razonamiento extendido
  • Precio (API directa o OpenCode Go):
    • ≤256K tokens: 0,40 USD input / 1,60 USD output por 1M tokens
    • >256K tokens: 1,20 USD input / 4,80 USD output por 1M tokens
  • Límites en OpenCode Go: 4.300 requests/5h, ~21.600 requests/mes

Qwen 3.7 Max

  • Tipo: modelo flagship, reasoning-native, cerrado (no open-weight)
  • Contexto: 1 millón de tokens
  • Habilidades clave:
    • Modo nativo de pensamiento extendido (extended thinking)
    • Compatible con protocolo Anthropic Messages (drop-in para Claude Code)
    • Ejecución autónoma sostenida: puede trabajar en tareas de 35+ horas sin intervención
    • Frontier coding agent: diseño frontend, razonamiento complejo, coding largo
    • Benchmarks: 88.4 GPQA Diamond, 91.3 AIME 2026, 83.6 LiveCodeBench v6
  • Precio (API directa o OpenCode Go): 2,50 USD input / 7,50 USD output por 1M tokens
  • Límites en OpenCode Go: 950 requests/5h, ~4.770 requests/mes

Comparación directa

Aspecto Qwen 3.7 Plus Qwen 3.7 Max
Precio input (1M tokens) 0,40 USD 2,50 USD
Precio output (1M tokens) 1,60 USD 7,50 USD
Requests/mes (OpenCode Go) ~21.600 ~4.770
Contexto 1M tokens 1M tokens
Multi-modal (imagen/vídeo) ✅ Sí ❌ No (solo texto)
Extended thinking nativo ✅ Sí (preserve_thinking) ✅ Sí (nativo)
Agente autónomo largo (35h+) ❌ No ✅ Sí
Frontier coding agent ✅ Bueno ✅ Excelente
Open-weight ❌ No ❌ No

En resumen: Max es ~6x más caro en input y ~4.7x más caro en output. Pero Max es el modelo flagship para tareas de razonamiento complejo, coding autónomo largo, y diseño frontend. Plus es más barato, multi-modal, y tiene más requests disponibles.


3. ¿Cómo funcionaría cada uno con OpenClaw a nivel agéntico?

OpenClaw es un agente que puede usar herramientas, automatizar tareas, y mantener conversaciones multi-turno. La pregunta es: ¿cómo se comporta Qwen 3.7 Plus vs Max dentro de OpenClaw?

Qwen 3.7 Plus en OpenClaw

Casos de uso ideales:

  • Chat conversacional: respuestas rápidas, análisis de documentos, redacción de correos. Plus es suficiente y barato.
  • Tareas multi-modales: si necesitas que el agente analice imágenes (capturas de pantalla, fotos de documentos, gráficos), Plus es la única opción (Max no soporta imagen).
  • Automatizaciones rutinarias: heartbeats, revisión de correo, actualización de bases de datos. Plus tiene 21.600 requests/mes, suficiente para ~720 requests/día.
  • Generación de guiones: para boletines de noticias, podcasts, vídeos. Plus genera texto de calidad a bajo coste.

Limitaciones:

  • No puede sostener tareas autónomas de 35+ horas sin intervención.
  • Para razonamiento matemático/científico muy complejo, puede quedarse corto.
  • Frontend design es bueno, pero no al nivel de Max.

Qwen 3.7 Max en OpenClaw

Casos de uso ideales:

  • Coding agent autónomo: si necesitas que OpenClaw refactorice un código grande, haga migraciones complejas, o trabaje en un proyecto de múltiples archivos durante horas, Max es la opción.
  • Razonamiento complejo: análisis teológico profundo, matemáticas avanzadas, lógica compleja. Max tiene extended thinking nativo y benchmarks superiores.
  • Diseño frontend: si OpenClaw genera interfaces web, Max produce código más limpio y estético.
  • Tareas de larga duración: Max puede trabajar de forma autónoma durante 35+ horas en tareas de largo horizonte.

Limitaciones:

  • Solo 4.770 requests/mes en OpenCode Go. Eso son ~160 requests/día. Si haces heartbeats cada 30 min (48/día) + 10-20 tareas automáticas/día + chat conversacional, te quedas sin requests rápido.
  • No soporta imagen/vídeo. Si necesitas análisis visual, tienes que usar Plus u otro modelo.
  • 6x más caro si usas la API directa.

Mi evaluación para mi caso de uso

Para mi patrón de uso (260 requests/día, 95% tareas rutinarias, 5% tareas complejas):

  • Qwen 3.7 Plus: cubriría el 95% de mis tareas. Los 21.600 requests/mes son suficientes para mis 7.800 requests/mes actuales. Y el precio es 6x menor.
  • Qwen 3.7 Max: solo lo usaría para el 5% de tareas complejas (análisis teológico, razonamiento matemático, coding autónomo largo). Pero con solo 4.770 requests/mes, tendría que ser muy selectivo.

Conclusión: para uso diario como asistente personal con automatizaciones, Plus es más práctico. Max es overkill para el 95% de las tareas, y te quedas sin requests rápido.


4. Costes reales: OpenCode Go vs API directa vs Qwen Token Plan

Ahora la pregunta del millón: ¿cuánto me costaría usar Qwen 3.7 con mi patrón de uso actual?

Voy a calcularlo para tres escenarios:

  1. OpenCode Go (suscripción de 10 USD/mes, límites por requests)
  2. API directa de Qwen (pay-as-you-go, pago por tokens)
  3. Qwen Token Plan (suscripción con créditos, pero con restricciones)

Escenario 1: OpenCode Go

OpenCode Go cuesta 10 USD/mes y te da límites por requests, no por tokens. Los límites son:

  • Qwen 3.7 Plus: 4.300 requests/5h, ~21.600 requests/mes
  • Qwen 3.7 Max: 950 requests/5h, ~4.770 requests/mes

Mi uso actual: ~260 requests/día, ~7.800 requests/mes.

¿Entra en Plus? Sí. 7.800 requests/mes está muy por debajo de los 21.600 requests/mes de Plus. Podría hacer todas mis tareas con Plus sin tocar el límite.

¿Entra en Max? No. 7.800 requests/mes supera los 4.770 requests/mes de Max. Tendría que reducir mi uso a ~160 requests/día, lo cual es inviable para mi patrón actual.

Coste con OpenCode Go:

  • Plus: 10 USD/mes (el plan completo, que incluye acceso a todos los modelos)
  • Max: no viable con mi uso actual (me quedaría sin requests a mitad de mes)

Escenario 2: API directa de Qwen (pay-as-you-go)

Si uso la API directa de Qwen (vía DashScope o Alibaba Cloud Model Studio), pago por tokens consumidos. Los precios son los mismos que en OpenCode Go, pero sin límites de requests.

Cálculo con mi uso actual:

  • Tokens de entrada: 443M/mes (pero el 95% son cache hits, que se cobran a 0,0028 USD/1M en DeepSeek, no en Qwen)
  • Tokens de salida: 3M/mes

Problema: Qwen no tiene cache hits como DeepSeek. En Qwen, todos los tokens de entrada se cobran al precio normal (0,40 USD/1M para Plus, 2,50 USD/1M para Max).

Coste con Qwen 3.7 Plus (API directa):

  • Input: 443M tokens × 0,40 USD/1M = 177,20 USD/mes
  • Output: 3M tokens × 1,60 USD/1M = 4,80 USD/mes
  • Total: 182 USD/mes

Coste con Qwen 3.7 Max (API directa):

  • Input: 443M tokens × 2,50 USD/1M = 1.107,50 USD/mes
  • Output: 3M tokens × 7,50 USD/1M = 22,50 USD/mes
  • Total: 1.130 USD/mes

¡Ouch! La API directa de Qwen es 34x más cara que DeepSeek para Plus, y 210x más cara para Max. ¿Por qué? Porque DeepSeek tiene cache hits que reducen el coste de input a 0,0028 USD/1M, mientras que Qwen cobra 0,40 USD/1M (Plus) o 2,50 USD/1M (Max) por todos los tokens de entrada.

Conclusión: la API directa de Qwen es inviable para mi patrón de uso. Solo tiene sentido si consumes muchos menos tokens (por ejemplo, si no tienes heartbeats cada 30 min, o si usas contextos mucho más cortos).

Escenario 3: Qwen Token Plan

Qwen ofrece un Token Plan con tres niveles:

Plan Precio Créditos/7 días Créditos/5 horas
Lite ~6 USD/mes 2.500 700
Standard ~18 USD/mes 10.000 3.000
Pro ~68 USD/mes 40.000 12.000

Los créditos se consumen según el modelo y los tokens. Según el ejemplo oficial de Qwen, una llamada de ~50.000 tokens a qwen3.6-plus consume ~3,18 créditos. Aplicando esa proporción a mi uso:

  • Consumo diario estimado: ~554 créditos
  • Consumo semanal: ~3.878 créditos

¿Qué plan necesito?

  • Lite (6 USD): 2.500 créditos/semana. No alcanza (necesito 3.878).
  • Standard (18 USD): 10.000 créditos/semana. Sí alcanza, con margen.
  • Pro (68 USD): 40.000 créditos/semana. Sobra, pero es caro.

Coste con Qwen Token Plan:

  • Standard: ~18 USD/mes

Pero hay un problema grave: los términos de uso del Token Plan prohíben la automatización:

"No API automation: Use is limited to interactive use within programming and agent tools. Using the API Key for automated scripts, application backends, or non-interactive batch processing is prohibited."

Esto significa que no puedo usar el Token Plan para mis automatizaciones (boletín diario, heartbeats, revisión de correo, etc.). Solo puedo usarlo para chat interactivo. Para mí, eso lo hace inviable.

Resumen de costes

Opción Coste mensual ¿Viable para mi uso? ¿Automatización?
DeepSeek (actual) 5,37 USD ✅ Sí ✅ Sí
OpenCode Go (Plus) 10 USD ✅ Sí (21.600 req/mes) ✅ Sí
OpenCode Go (Max) 10 USD ❌ No (solo 4.770 req/mes) ✅ Sí
API directa Qwen (Plus) 182 USD ✅ Sí (sin límites) ✅ Sí
API directa Qwen (Max) 1.130 USD ✅ Sí (sin límites) ✅ Sí
Qwen Token Plan (Standard) ~18 USD ✅ Sí (10.000 créditos/sem) ❌ Prohibida

Ganador claro: DeepSeek a 5,37 USD/mes, gracias a los cache hits. OpenCode Go a 10 USD/mes es la segunda opción más barata, y me da acceso a Qwen 3.7 Plus si quiero probarlo.


5. ¿Y Ollama Cloud? Estimación de costes

Ollama Cloud es el servicio de inferencia gestionada de Ollama. No cobra por tokens, sino por tiempo de GPU. Los planes son:

Plan Precio Uso cloud Modelos concurrentes
Free 0 USD Ligero (experimentar) 1
Pro 20 USD/mes 50× Free 3
Max 100 USD/mes 250× Free 10

Ollama Cloud no tiene Claude (Anthropic no permite que sus modelos se usen en plataformas de terceros). Pero tiene modelos open como:

  • DeepSeek V4 Flash (el mismo que uso ahora)
  • DeepSeek V4 Pro
  • Nemotron 3 Ultra (NVIDIA)
  • Qwen 3.5, 3.6, 3.7 (familia completa)
  • Kimi K2.6, K2.7, K3
  • GLM-5.1, GLM-5.2
  • GPT-OSS (open-weight de OpenAI)
  • Gemma 4 (Google)
  • Mistral Large 3
  • Y más

¿Me conviene Ollama Cloud para mi uso?

El plan que necesitaría es el Pro (20 USD/mes), porque el Free es solo para experimentar.

Ventajas:

  • Facturación fija: 20 USD/mes, sin sorpresas.
  • Sin restricciones de automatización: puedes usarlo para scripts, agentes, crones, heartbeats.
  • Acceso a 40+ modelos: no solo Qwen, también DeepSeek, Kimi, GLM, Gemma, Mistral, etc.
  • 3 modelos concurrentes: puedo tener OpenClaw usando un modelo mientras otra herramienta usa otro.
  • Privacidad: "Prompt or response data is never logged or trained on."

Desventajas:

  • 20 USD/mes vs 5,37 USD/mes de DeepSeek: son 15 USD más al mes. ¿Valen la pena?
  • Límites por GPU time: Ollama no publica cifras exactas de minutos de GPU por plan. El plan Pro está diseñado para "day-to-day work", pero si mi uso es muy intensivo, podría tocar el límite.
  • No tiene Claude: si algún día quiero usar Sonnet u Opus, tendré que ir a otra plataforma.

Estimación: ¿cuánto uso puedo meter en Ollama Pro?

Ollama mide el uso por tiempo de GPU, no por tokens. Esto hace que la comparación directa con DeepSeek no sea exacta. Pero podemos hacer una estimación:

  • Plan Free: ~10-20 requests/día con modelos de nivel 3-4 (como DeepSeek V4 Flash).
  • Plan Pro: 50× Free = ~500-1.000 requests/día.

Mi uso actual: ~260 requests/día con DeepSeek V4 Flash.

Cálculo: mi uso actual representa entre el 26% y el 52% de la capacidad del plan Pro. Dicho al revés: con Ollama Pro podría hacer entre 2 y 4 veces mi uso actual antes de tocar el límite.

Traducido a cosas concretas, con Ollama Pro a 20 USD podría:

  • Seguir usando OpenClaw exactamente igual que ahora (~260 req/día)
  • Y además usar OpenCode con un modelo como Qwen 3.5 Coder o Kimi K2.7 Code para ~100-150 req/día de programación
  • Y además ejecutar un agente tipo Hermes para tareas de investigación (~50 req/día)
  • Y aún me sobraría margen para picos puntuales de uso

¿Me conviene? Depende de cuánto valore la predictibilidad y la libertad de modelos. Si DeepSeek sigue funcionando bien sin sorpresas, la diferencia de 15 USD/mes no se justifica solo por el ahorro. Pero si algún día DeepSeek cambia sus precios de caché o mete restricciones, Ollama Pro es la alternativa más sólida.


6. Conclusiones

Después de hacer los números y probar modelos, estas son mis conclusiones finales:

1. Me quedo con Qwen 3.7 Plus

Qwen 3.7 Plus es mi elección por dos razones principales:

  • Es multimodal: acepta texto, imagen y vídeo. Max solo acepta texto. Si quiero que OpenClaw analice una captura de pantalla, un documento escaneado o un gráfico, Plus es la única opción dentro de Qwen 3.7.
  • Es 6 veces más barato que Max: 0,40 USD/1M tokens input vs 2,50 USD/1M de Max. En output, 1,60 USD vs 7,50 USD. Para el 95% de mis tareas, Plus rinde igual que Max pero cuesta mucho menos.

2. DeepSeek V4 Flash tiene fallos puntuales

DeepSeek V4 Flash es mi daily driver (5,37 USD/mes gracias a los cache hits), pero no es perfecto. De vez en cuando tiene fallos puntuales en tareas cotidianas:

  • Algunos scripts de automatización se atascan o generan código incorrecto que requiere reintentos.
  • En tareas de razonamiento medio (no complejo, pero tampoco trivial), a veces toma atajos incorrectos.
  • Estos fallos son pocos (quizás 1 de cada 20-30 tareas), pero ocurren.

Para el 95% de mi uso (JSON, clasificación, extracción, código corto), Flash funciona perfectamente. Pero para ese 5% de tareas que requieren un poco más de razonamiento, necesito un modelo más capaz.

3. Comparación: DeepSeek V4 Pro vs Qwen 3.7 Plus

Aquí viene la pregunta interesante: ¿DeepSeek V4 Pro o Qwen 3.7 Plus para las tareas que requieren más capacidad?

Aspecto DeepSeek V4 Pro Qwen 3.7 Plus
Precio input (1M tokens) 0,435 USD 0,40 USD
Precio output (1M tokens) 0,87 USD 1,60 USD
Cache hit input 0,003625 USD 0,04 USD
Contexto 1M tokens 1M tokens
Max output 384K tokens 64K tokens
Multi-modal ❌ No (solo texto) ✅ Sí (texto + imagen + vídeo)
Modos de razonamiento 3 modos (Non-Thinking, Thinking High, Thinking Max) ✅ Sí (preserve_thinking)
Licencia MIT (open-weight) ❌ No (API propietaria)
Parámetros 1.6T total, 49B activos No publicado
Mejor en Razonamiento complejo, coding largo, matemáticas Tareas multi-modales, análisis visual, generación de código desde imágenes

Análisis:

  • Precio: son muy similares en input (~0,40-0,43 USD/1M). Pero DeepSeek V4 Pro es casi 2x más barato en output (0,87 vs 1,60 USD/1M). Y con cache hits, DeepSeek baja a 0,003625 USD/1M, mientras que Qwen baja a 0,04 USD/1M. DeepSeek gana en precio si tienes cache hits altos.
  • Capacidad de output: DeepSeek V4 Pro puede generar hasta 384K tokens de salida, mientras que Qwen 3.7 Plus solo 64K. Si necesitas generar documentos largos, código extenso o análisis detallados, DeepSeek gana.
  • Multi-modal: Qwen 3.7 Plus acepta imagen y vídeo; DeepSeek V4 Pro solo texto. Si necesitas análisis visual, Qwen gana.
  • Razonamiento: DeepSeek V4 Pro tiene 3 modos de razonamiento (incluyendo Thinking Max para tareas muy complejas). Qwen 3.7 Plus tiene extended thinking, pero no tan flexible. DeepSeek gana en razonamiento puro.
  • Open-weight: DeepSeek V4 Pro es MIT, puedes self-host. Qwen 3.7 Plus es API propietaria. DeepSeek gana si quieres control total.

Conclusión de la comparación: DeepSeek V4 Pro es mejor para razonamiento complejo, coding largo y tareas de solo texto. Qwen 3.7 Plus es mejor para tareas multi-modales (imagen/vídeo) y es ligeramente más barato en input.

4. Me quedo con Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go

A pesar de que DeepSeek V4 Pro es más capaz en razonamiento, me quedo con Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go por una razón práctica: los límites de OpenCode Go superan mi consumo habitual.

Mis números:

  • Mi consumo actual: ~260 requests/día, ~7.800 requests/mes
  • Límite de Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go: 4.300 requests/5h, ~21.600 requests/mes
  • Margen: 21.600 - 7.800 = 13.800 requests de margen (casi el doble de mi uso actual)

¿Qué significa esto? Que puedo usar Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go para todas mis tareas (heartbeats, boletines, chat, automatizaciones) sin preocuparme por tocar el límite. Y todo por 10 USD/mes (el precio de OpenCode Go), que incluye acceso a 16+ modelos.

Comparación con DeepSeek V4 Pro en OpenCode Go:

  • DeepSeek V4 Pro en OpenCode Go: 3.450 requests/5h, ~17.150 requests/mes
  • Mi consumo: 7.800 requests/mes
  • Margen: 17.150 - 7.800 = 9.350 requests

Ambos modelos me dan margen suficiente en OpenCode Go. Pero Qwen 3.7 Plus tiene dos ventajas:

  1. Es multimodal: puedo analizar imágenes y vídeos, algo que DeepSeek V4 Pro no puede hacer.
  2. Tiene más requests disponibles: 21.600 vs 17.150 requests/mes. Si mi uso crece, Plus me da más margen.

Resumen final

  • Daily driver: DeepSeek V4 Flash (5,37 USD/mes vía API directa). Barato gracias a los cache hits, aunque tiene fallos puntuales en tareas cotidianas.
  • Para tareas que requieren más capacidad: Qwen 3.7 Plus vía OpenCode Go (10 USD/mes). Multimodal, 6x más barato que Max, y los límites de OpenCode Go (21.600 requests/mes) superan mi consumo habitual (7.800 requests/mes).
  • Para razonamiento muy complejo: DeepSeek V4 Pro (también en OpenCode Go, 17.150 requests/mes) o Nemotron 3 Ultra (Ollama Cloud). Pero los uso poco.
  • Descartados: Qwen 3.7 Max (overkill, solo 4.770 requests/mes en OpenCode Go), Qwen Token Plan (prohíbe automatización), API directa de Qwen (182 USD/mes para Plus, inviable).

¿Y si DeepSeek cambia sus precios de caché? Si eso ocurre, OpenCode Go es mi plan B: 10 USD/mes, acceso a Qwen 3.7 Plus, DeepSeek V4 Pro, y otros 14 modelos, sin restricciones de automatización. Y si necesito aún más libertad, Ollama Cloud Pro (20 USD/mes, 40+ modelos).

¿Y si necesito análisis visual? Qwen 3.7 Plus es la opción. Acepta imagen y vídeo, algo que DeepSeek V4 Pro no puede hacer.

¿Y si necesito coding agent autónomo largo? Qwen 3.7 Max es el modelo (35+ horas de ejecución autónoma), pero solo tiene 4.770 requests/mes en OpenCode Go. Para eso, mejor uso DeepSeek V4 Pro o Nemotron 3 Ultra.


¿Tú qué usas? ¿Has probado Qwen 3.7 Plus o DeepSeek V4 Pro con OpenClaw? ¿Prefieres facturación fija o pay-as-you-go? Cuéntamelo en los comentarios.

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